大数据与计算机视觉的结合正在重塑目标检测和图像分类的技术边界，尤其在数据规模、模型复杂度和实时性要求极高的场景下。以下是关键技术路径、优化策略及实战案例：一、大数据下的图像分类技术栈1. 数据层面的挑战与应对海量数据管理：分布式存储：图像库分片存储于HDFS或对象存储（如AWS S3），通过Petastorm格式加速TensorFlow/PyTorch读取。高效预处理：Spark并行化处理（缩放/
本文将按《数据化风控——信用评分建模教程》行文逻辑，并结合相关参考材料，为大家梳理本书涉及的重点知识，也算是自己读书笔记分享。有需要的同学可先收藏、点赞，以便回顾学习和吸收，当然，如果愿意关注我，自然也是极好的^_^第一章 信用评分基础认识与应用 第一节 信用评分卡简介在信贷审批行业中，为提升审批效率并降低人工审批成本，信用评分卡模型应运而生。我们平时接触到的平均分卡主要
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2024-01-25 20:21:09
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为什么要做风控系统不做的话，会有以下风险：各种小号、垃圾账号泛滥撞库攻击、盗号、毁号、拖库等拉新 10w 留存率不到 5%百万营销费用，却增加不了用户粘性投票票数差距非常悬殊各种榜单被垃圾账号占领实物奖励被机器人领走红包被秒抢下单不付款占库存虚拟占座刷单炒信……风控场景营销活动反作弊防御现金红包奖励、优惠劵促销、电商秒杀等营销活动场景下薅羊毛、黄牛党倒卖等各种欺诈行为内容防盗爬防御行业竞争数据、高
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2024-07-17 00:53:50
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互联网金融产品如何利用大数据做风控？相关解答互联网金融产品太多，这里以P2P网贷为例，从风控涉及的相关环节分别来尝试讨论销售环节： 了解客户申请意愿和申请信息的真实性适用于信贷员模式，风控关键点：亲见申请人，亲见申请人证件，亲见申请人签字，亲见申请人单位审批环节: 进行基本信贷政策的核查，主要是核实申请信息、证件资料、是否伪冒申请。系统会审核剔除不符合基本信贷政策要求的客户，例如有严重不良征集记录
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2023-11-27 22:06:23
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大数据的概念引入互联网金融行业之中已经不再是新鲜事，但是我们可以看到很多的P2P机构仍然是采用线下传统的风控方式去运营，比如依赖人工经验预判。这样的方式仍然会给平台带来很多的风险和问题，而伴随着行业的高速发展，这种不够标准化的风控方式已经不再适合大范围沿用了。因此，大数据风控的概念开始被倡导、甚至被重视。而眼下P2P行业所呈现出来的“资产困境”，也成为了引入大数据风控的重要契机。大数据风控对于P2
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2024-03-18 19:23:40
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金融风控数据建模-冠军方案分享写在前面2019厦门国际银行“数创金融杯”数据建模大赛-冠军团队：三位靓仔成员介绍：团队成员由当下国内赛圈著名选手组成，一月三冠选手宁缺，赛圈网红林有夕，以及最具潜力选手孙中宇组成。赛事地址：https://www.dcjingsai.com/v2/cmptDetail.html?id=319首先还是非常感谢他们提供的冠军方案分享，下面就一起来看看是如何大比分遥遥领先
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2023-12-26 15:27:08
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一、项目简介：回归树用于分类预测 1、项目集数据介绍 使用randomForest包和party包来创建随机森林的区别：randomForest包无法处理包含缺失值或者拥有超过32个等级水平的分类变量。本例子是在内存受限的情况下简历一个预测模型。由于训练集太大而不能直接通过R构建决策树，所以需要先从训练集中通过随机抽样的方式抽取多个子集，并分别对每一个子集构建决策树，只选取决策树中存在的
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2024-03-14 18:13:39
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作者 唐正阳 近日，中国人民银行成立金融科技（FinTech）委员会，旨在加强金融科技工作的研究规划和统筹协调。 随着AI、云计算在金融业务层面的快速渗透，也倒逼监管跟进升级，以进一步加强监管的有效性。事实上，这次央行提出监管科技（RegTech），也是对金融科技的肯定，希望其在驱动金融创新，引领金融规范化发展中发挥积极作用。 金融的核心在于风险，现下谈及互联网金融，
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2023-09-15 08:18:26
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任务介绍 整体学习内容 本次组队学习的内容为：数据挖掘实践（金融风控），该内容来自 Datawhale与天池联合发起的 零基础入门数据挖掘 - 贷款违约预测 学习赛的第一场。 整体赛题要求 比赛要求参赛选手根据给定的数据集，建立模型，预测金融风险。 赛题以预测金融风险为任务，数据集报名后可见并可下载，该数据来自某信贷平台的贷款记录，总数据量超过120w，包含47列变量信息，其中15列为匿名变量。为
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2024-01-26 12:59:39
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近年来，Internet迅猛发展，人们在享用Internet带来的各种便利的同时，却又被如何从浩如烟海的网上大量数据资源中，如何快速、高效的查找自己的信息所困扰，典型的主要需求有信息分类、信息提取、自动问答、基于内容的快速信息检索、基于个性的信息推送，数字化图书馆和信息网格等。 大数据分析相比于传统的数据仓库应用，具有数据量大、查询分析复杂等特点。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策
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2024-01-12 07:07:47
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在过去，国内发电以煤、石油和天然气等不可再生资源为主，然而这并不利于环境保护，而且不可再生资源的存量已经越来越少。因此，更加环保的、可再生的新能源就成为了替代资源并已经逐渐应用于发电领域。其中，风能是未来最有前景的新能源之一。去年我国风电发电量4057亿千瓦时，差不多相当于四个三峡电站2019年的发电量。 然而风能发电也存在一定的局限性。随机变化的风速、风向导致风电场输出功率具有波动性、
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2023-12-25 12:47:25
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1 内容介绍风电功率预测为电网规划提供重要的依据,研究风电功率预测方法对确保电网在安全稳定运行下接纳更多的风电具有重要的意义.针对极限学习机(ELM)回归模型预测结果受输入参数影响的问题,现将樽海鞘算法优化算法(SSA)应用于ELM中,提出了一种基于樽海鞘算法优化极限学习机的风功率预测方法.该方法首先将数值天气预报信息(NWP)数据进行数据预处理,并构建出训练样本集,随后建立ELM模型
大数据风控是一种基于大数据技术的风险控制方法，可以用来预测和评估风险，帮助企业做出决策。在实现大数据风控代码的过程中，我们可以使用Java语言来进行开发。
下面是整个实现大数据风控代码的流程，可以用表格展示出来：
| 步骤 | 说明 |
| ------ | ------ |
| 步骤1：数据收集与准备 | 收集和准备用于风险评估的数据 |
| 步骤2：特征工程 | 对数据进行清洗、转换和选择
原创
2023-12-15 10:33:54
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一、大数据风控是什么？大数据风控按照通俗的概念解析：通过运用大数据构建模型的方法对借款人进行风险控制和风险提示。这句话涵盖大数据风控必要的4个要素：1. 原材料：大数据2. 实现方式：技术模型3. 目标人群：场景中的群体。由于本文主要指个人借贷场景，则目标人群是借款人。还有其他场景，例如信用卡场景对于信用卡申请人、购物场景针对分期用户、租房场景针对租金分期用户、投保场景针对投保人、投资理财针对投资
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2023-11-30 15:10:14
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最近在学习利用Python的Sklearn模块实现对数据的回归，分类，以及聚类任务，并分别对其结果进行指标分析。这一篇主要是总结对数据的回归预测，写这篇文章的主要目的是理顺思路，方便以后查找使用。 对数据的回归预测，分为如下步骤：1、数据预处理； 2、选择合适的回归模型； 3、模型训练；&nb
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2024-03-28 09:00:22
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如今，大数据已成为营销行业的重大改变者。其最新的应用之一是预测分析。预测分析是使用历史数据来预测未来事件的科学。在理论上，它对于市场营销非常有用。如果企业可以预测客户的未来行为，就可以进行更有效的营销活动。预测分析的模型如何在现实世界中实际工作?预测分析实际上有利于营销吗?其答案是肯定的。预测分析可以帮助企业预测未来的客户行为。以下有几个案例研究：Cardinal Path公司使用店内和交易数据创
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2023-12-16 16:54:09
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大数据的发展引发了全球范围内深刻的技术与商业变革，已经成为全球发展的趋势以及国家、企业间的竞争焦点。数据作为一种资产的意识不断增强，越来越多的国家将数据定义为国家战略资源，开始抢占信息时代的制高点和竞争力。对于大数据行业的预测分析也是未来发展大数据的必经之路。下面我将从大数据行业的发展状况，机遇与挑战层面，对大数据行业进行预测分析。 大数据行业发展状况随着大数据成为国家战略以及大数据技术
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2024-01-31 10:01:28
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# Python风电预测入门指南
在风能发电领域，准确的风电预测对优化能源管理至关重要。如果你是一名刚入行的小白，想要实现基本的“Python风电预测”，本文将为你提供一个清晰的指南。我们会遵循以下流程：
| 步骤 | 描述 |
|----------|-------------------------------
原创
2024-09-04 04:45:44
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0 项目背景0.1 任务介绍2022年kdd cup提供了龙源电力集团有限公司独特的空间动态风力预测数据集：其中包括风力涡轮机的空间分布，以及时间、天气和涡轮机内部状态等动态背景因素。该数据集的预测目标是134个风机各自在未来时刻下的输出功率。任务说明数据中各字段含义如下：官方基线考虑到风电场的特殊性，不同风机间的地理位置也是序列预测的一个重要参考价值。不过本文更关注于与该项目类似的场景，多时间序
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2024-01-08 18:21:43
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目标：用python实现数据的快捷处理，并输出预测值在我的工作中，有一部分内容要涉及到年销售的预测并制定相应的订铺补计划 当然，相信很多涉及到销售行业的都会有这方面的需要，根据预测值制定分解任务指标简单的归纳下：对数据进行处理回正：数据并不是拿到手就能使用的，因为人为的误差，或者可能是节假日、气象灾害的影响，或者商品交付上出现延期、返单，或者其他的意外原因，需要对数据进行修正才能使用（当然，不同的
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2023-08-17 11:18:10
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